生成AIがExcelマクロを作る時代──プログラミング不要の裏で肥大化する「無責任」という名のブラックボックス
生成AI（Copilot）を用い、プログラミング知識ゼロからExcelマクロを生成した実体験を起点に、AI時代特有の構造的リスクを解剖する。AIは日本企業の間接部門に革命をもたらす一方、巨大システムのブラックボックス化や「責任の所在」という致命的課題を孕む。人間が主体性を手放さずAIを制御する覚悟を問う。
AIがもたらすコペルニクス的転換とマクロ生成体験
近年、AIの進化が凄まじい。
ChatGPTが2022年11月30日にOpenAIによって公開されて以降、世の中の常識が刻々と塗り替えられている。
2000年前の偉大な宗教家の誕生を境として、暦が紀元前と紀元後に二分されたのと同様に、我々の生きている今の時代は、未来の歴史学者からChatGPT前とChatGPT後の2つの時代に分けて語られるようになっているかもしれない…。
そんな妄想が、単なる妄想と笑って見過ごすことができないような時代に我々は生きているのだ。
言うまでもなく、今のAIブームは、ディープラーニングという脳のニューロンモデルをヒントに構築された新たな仕組みとそれを可能とするコンピューティング能力の飛躍的な向上に支えられているのは間違いない。
いくらアイディアがあっても、それを支える技術基盤（この場合は半導体技術）が成熟していなければアイディアは実現しないのだ。その意味では、我々が今この時代を生きているのは単なる偶然などではなく、必然とすら言えるかもしれない。
その邂逅をせめて楽しんで生きていたいものだ。
AIの進化は凄まじいなどと書いておきながら、なんだが…。
正直なところ自分はあまりAIを活用できていない。せいぜい、言葉の意味を確かめたり、調べものを手伝ってもらって関連HPのリンク先を教えてもらったりしているくらいだ。
完全に時代に乗り遅れている…。
google検索の代わりにAIを活用するのは、それはそれで便利でいいのだが、AIの真の実力はこんなもんじゃないはずだ。
そんなことを思っていたら、最近、noteから面白い記事を紹介された。
作者は、老後の生き方：喜寿プログラマ🎈さんで、長年IT技術者をされている方のようだ。
自分はまだ高齢者ではないが、記事は後期高齢者向けに書かれており、たいへんわかりやすい内容となっている。
記事で書かれている内容は、ChatGPTを使ってExcelのマクロを作成する方法だ。
Excelとは、Microsoft社の表計算ソフトのことで、オフィスで働いたことがある人には馴染み深いソフトだろう。
マクロは、Excelで定型的におこなう手順を自動化するためのプログラムのことで、一度マクロを組んでおくと作業が自動化されるため、オフィスでの生産性を上げるために今や欠かすことのできないツールとなっている。
一方で、マクロは専用のプログラミング言語であるVBA（Visual Basic for Applications）を用いてプログラムを書く必要があるため、それなりの知識が必要なところが使いこなす上でのハードルとなっている。
自分も現役の頃はExcelのマクロには散々お世話になったが、自分で作成するスキルは持ち合わせていなかった。誰かが作ったマクロを利用していただけだ。
そのマクロがChatGPTに指示すれば一瞬で作成できてしまうというのだ。これは、コンピュータ・プログラミングを少しでも齧ったことのある人ならわかることであるが、驚異的なことだ。
プログラミングは、フローチャートを用いて論理破綻しないように緻密に設計し、それをプログラミング言語の規則に従いソースコードに落とし込んでいく作業だ。
どこかで論理が破綻していれば（＝バグだ！）、行き場を失ってしまったソフトはフリーズしてしまう。プログラミングはとても繊細な作業なのだ。
そのプログラムが一瞬で完成してしまうなんて夢のような話だ。
上記記事では「シート名を題名にした目次を作成するExcelマクロ」の作成例が示されていたが、自分は応用問題として「ファイル名を題名にした目次を作成するExcelマクロ」の生成を試みてみた。
自分の相棒はChatGPTではなくCopilotなので、今回はCopilotに活躍してもらった。
CopilotはMicrosoft社のAIであるが、ChatGPTを作ったOpenAI社はMicrosoft社の子会社なので、中身は似たようなものだろう。
※あくまでも個人の感想です…笑
題材として、フォルダ内に「ファイル1～ファイル7」の7個のダミーファイルを用意した。これらのファイル名を列挙した「目次シート」を作るのだ。
AIに対する指令をプロンプトと呼ぶが、この例題で用いたプロンプトは以下の文章だ。
フォルダに入っているファイルのファイル名を題名にした目次を作成するExcelマクロを作って下さい。
たったこれだけで、瞬時にマクロが生成される。
拡張子（.xlsx）が邪魔で取り除くのと、ファイル名にハイパーリンクを貼ってファイルを直接開けるようにしたかったので、続けて以下のプロンプトを入力している。
拡張子を除外して、ファイル名にハイパーリンクを貼ってください
マクロの修正版が、一瞬にして表示される。
最終的に生成されたマクロのVBA言語によるソース・コードは次のとおりだ。
正直、VBA言語を理解していない自分には、内容が「さっぱりわからん！」世界だ。でも、わかってなくても作れちゃうのだ！
大事なことなのでもう一度言う。
プログラミングのことがまったくわからない素人でも、AIを使えばプログラミングできてしまうのだ。
これは驚天動地の事態ではないか！
まさにコペルニクス的転換だ。
マクロをExcelに貼り付けて実行して得られた結果が次の図だ。「目次シート」が作成され、ファイル名が列挙されている。各ファイル名をクリックすれば、ファイルを開くことができるように仕上がっている。
うーん。凄い！
これが近頃流行りのAIの実力なのか！
これはごく簡単な例であるが、同じ手順でもっと複雑な一連の処理をおこなうマクロも作れそうだ。
その場合は正確にプロンプトを記述するテクニックが必要とされるだろう。
ただし、これはAIを使いこなす上で、多少の慣れは必要だろうが、新たなスキルが必要とされることを必ずしも意味していない。
そもそも、仕事において正確な指示・報告は欠かせないスキルだ。曖昧な指示では誤解が生じて思ったとおりの成果が得られないのは、人間相手でも機械相手でも変わらないことなのだ。
タイパの爆発と「JTC」が直面するジレンマ
AIの進化により、オフィスに革命が起きるかもしれない。
例えば、上記のようなマクロを人間が作成した場合はどうだろうか？
少しプログラミングの心得がある人であれば、簡単なマクロなら半日もあれば余裕で完成できるかもしれない。しかし、全くの素人がプログラミングの基礎から学び始めたら１週間経っても完成しないかもしれない。
実際には日々の業務の中でそのような学習のために時間を割く余裕はないため、作業の自動化は遅々として進まないのが、AIが出現する前までの状況だったと思われる。
もちろん現状でも、特別に負荷が重くこれからも継続して行われるだろうメインのタスクについては専用ソフトを開発したり、知識を有する者がマクロを書いたりしている。
しかし、一時的に繰り返しおこなうマイナーなタスクについては自動化されず、時間をかけて実施しているのが現状であろう。
また、誰かが作ったマクロをこの部分だけ改善したいと思っても、その人間が部署異動でいなくなってしまったら変更することができずに、そのまま非効率なまま続けているという場面も多い。
それがAIの進化で一気に解決するのだ。
上記の例のように、AIの出現後はプログラミングのスキルが全くなくてもマクロを瞬時に作ることが可能で、あらゆるタスクの自動化が進むだろう。
その結果、タイパが爆発的に向上するのだ。
使い方によっては、AIがオフィスに革命をもたらすかもしれない。
日本の間接部門の生産性の悪さは、従来から指摘され続けている。それは、日本経済が長期に渡り停滞している一因にもなっている。
AIを活用すれば、間接部門のみならず、あらゆる業務の生産性が向上し、日本経済が再び成長軌道に向かうかもししれない。
AIの進化は日本経済にとっても反転攻勢のチャンスだ。昨今のAIブームは、そのような可能性を秘めていると感じる。
ここまで書いてきて、ふと不安になった。何せ、自分が退職したのは生成AIが本格的に普及する直前の時期だった。
ChatGPT出現後の最新のオフィスの状況を自分は知らないのだ。
もしかして、日本の企業ではChatGPTが既に当たり前のように活用されていたりするのだろうか？
しかし、前職のJTC（Japanese Traditional Company）では、情報セキュリティや個人情報保護といった「守り」ばかりが過剰に強調されていた。
目先の小さなリスクをゼロにしようとするあまり、「世界から取り残される」という最大の致死的リスクから目を背ける——そんな日本的組織の病理を盾に、AIの採用も遅れている可能性が高い。
実際に生成AIでは、情報を収集し蓄積しているという話も聞く。生成AIに企業秘密や顧客情報などを打ち込んでしまえば、情報漏洩の危険に晒される恐れがあり、十分な注意が必要なのは事実だろう。
しかし技術は既に世の中に存在しているのだ。役に立つとあらば世界中のライバル企業は生成AIを利用するだろうから、ビジネスにおいてそれを利用しない選択肢は無いのだ。
例えてみれば、車が発明された時代に、運送業者がトラックを利用せずに人力で荷物を運搬する方法に固執していれば、あっと言う間に駆逐されてしまうのと同じ理屈だ。
生成AIを有効活用しなければ、日本企業が世界で闘えなくなるのは自明の理なのだ。
ブラックボックス化する社会システム（光と影）
AIの進化はいいことずくめのようにも感じられるが、その利用に関してはいくつかの懸念点がある。
巨大システムの「正しさ」を誰が保証するのか
たかが数行のコードすらブラックボックス化し、人間の思考力が静かに奪われていく。
だが、それよりもさらに恐ろしいのは、そのブラックボックスの中身が「常に正しい」とは限らないことだ。
例えば、学習するデータが偏っていると、AIは「人類はAIの奴隷に」「ヒトラーは偉大」などという回答をする場合もあるようだ。
これは人間と同じで、偏った思想で洗脳すれば偏った思考の持ち主に育ってしまうのは、AIでも同じ理屈なのだろう。
個人的な体験でも、AIが明らかな誤情報を回答する場面に出くわしたことが何度もある。
「それ間違ってますよね？」と突っ込めば、「申し訳ありません。間違った情報でした。正しくは〇〇です。」と素直に訂正してくれるところは可愛げがあっていいのだが、間違いは困る。
しかも、誤情報を答えた時も、彼ら（生成AI）は堂々とした態度なので質が悪い。
誤情報に気づけたのは、たまたま正しい情報をこちらが知っていたからであって、もし全く知らない分野の話であれば、そのまま誤情報を信じこんでいたかもしれない。
一度でもこのような体験をすると、AIの答えは本当に正しいのか？と疑念を抱いてしまう。
例えば、プログラミングの知識がない人間がAIを用いてプログラムを生成した場合、誰がプログラムの正確性を保証するのだろうか？
少なくとも自分には判定が難しそうだ。
前記の練習問題のような簡単な例では、大きな問題は生じないだろう。マクロを実行して結果を見れば、プログラムが正しいかどうかは、プログラミングの知識が無くても瞬時に判断できるからだ。
しかし、より複雑なプログラムをAIで作った場合は判断が難しいだろう。
現状の生成AIがどの規模までのプログラミングに対応しているのかは不明であるが、原理的な限界はないはずだ。今は無理でも、将来、人間が実現できる以上のものをAIが実現できるようになるのは、時間の問題だろう。
もしそうなった場合、誰がそのプログラムの正しさを保証するのだろうか？
例えば、以下のような大規模なシステムの制御プログラムをAIが生成した場合に、そのプログラムの正確性を判断できる人間はいるのだろうか？
銀行の勘定系システム
原子力発電所の炉心制御
電力供給網システム
人間の把握できなかったバグによって金融システムが崩壊したり、原子力発電所の反応炉が暴走して大規模な核爆発事故が起きたり、ブラックアウトが頻発して社会が大混乱に陥ったりしないだろうか？
生成AIは即座に回答が得られて便利であるが、回答に至るまでの途中経過が人間にはわからないのが最大の欠点となっている。
そのため、なぜAIがその答えに行きついたのかが人間には理解できない。
このことは、生成AIを高度に使いこなす上で重大な課題になるだろう。
生成AIを支える技術の一つであるディープラーニングでは、幾層にも渡る隠れ層の存在が肝になっている。隠れ層で抽出される特徴量を追えば、原理的にはAIの思考過程をトレースできると思われるが、複雑すぎて人間には理解が難しそうだ。
人が人に説明するときには、根拠や具体例を示してロジカルに説明する必要があるが、AIが人間に説明するときも同様で、人間が理解できる形式での説明が求められる。技術はその方向に進化していくと思われる。
プログラムについては、デバッグ結果も安心材料になるだろう。将来的には、複数のAIでクロスチェックさせるなどもあるかもしれない。
今後の技術の進展に注目したい。
自動運転と共通するAIの「責任の所在」
もう一つの懸念は、責任の所在だ。
これは端的に言うと、AIが生成したプログラムにバグがあって損害が発生した場合に誰が責任を取るのかという問題だ。
人間がプログラミングしていた時代には、当然、責任はプログラミングした人間（企業）側にあった。
AIがプログラミングする時代には、誰に責任があるのだろうか？
AIを作った人（企業）の責任なのか？
AIにプロンプトを入力した人（企業）の責任なのか？
この問題は、自動運転車が事故を起こした場合の責任の所在論争に似ている。
自動運転車を製造・販売した人（企業）の責任なのか？
それとも、自動運転車の所有者の責任なのか？
AIが活用される社会では、それに対応した法整備も必要になるだろう。
責任の所在は技術論というよりも、法律論、政治の問題である。対応を間違えると技術の社会実装が遅れてしまい兼ねないことから、慎重な議論が望まれる。
例えば、自動運転車が事故を起こした時の責任を製造物責任として全て自動車メーカーに負わせた場合、その巨額の負担の重さが足枷となって自動運転車を製造・販売する会社が消えてしまうかもしれない。
思考の主体性を手放さないために
この記事では、生成AI技術の革新性と課題について書いてきた。
いわば、光と影の側面だ。
AIは革新的な技術であり、うまく使いこなせば我々の未来を変えてくれる可能性を秘めている。だから、企業レベルでも、個人レベルでも積極的に使いこなしていくべきだと思う。
そのための法整備も必要だろう。
一方で、今の生成AIは結果の正しさが判断しづらい。
このまま、生成AIをブラックボックスとして取り扱い続ければ、そのうち手痛いしっぺ返しを食らうかもしれない。
今の生成AIは意思を持ち得ないので、ジョージ・オーウェルが小説『1984年』の中で描いたようなビッグブラザーの登場は絵空事だと思う。
「ビッグブラザー」とは、イギリスの作家ジョージ・オーウェルの小説『1984年』に登場する架空の独裁者です。このキャラクターは、全体主義国家「オセアニア」を支配する象徴的な存在であり、国民を監視し、思想統制を行う体制の中心に位置しています。
しかし、AIがさらに進化した近未来において、生成AIが生成したプログラムを理解できる人間が誰もいなくなってしまったら、それはもはや人間が主体性をもって暮らす社会と言えないかもしれない。
そんな社会はイヤだ。
AIが完璧なコードを吐き出した画面の向こう側で、主体性を手放した人間が静かに笑っている。ビッグブラザーは、案外こんな身近なところからやってくるのかもしれない。
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【免責事項】
※本記事に記載された生成AIの出力結果や操作手順は執筆時点のものであり、完全な正確性や安全性を保証するものではありません。業務システムへの実際の適用や情報セキュリティの判断は、必ずご自身の責任において行ってください。
